SAS实现信用评分模型的创建与逻辑回归分析

本资源主要介绍了使用SAS进行信用评分的程序步骤、关键技术和流程，具体包括创建建模数据集、变量分箱以及逻辑回归等几个关键步骤。 1. 创建建模数据集 在信用评分的建模流程中，创建建模数据集是首要任务。这一阶段的主要工作是根据信用评分的需求，计算出用于建模的各类变量。在给定的描述中，提到了一个名为CREATE_MODELING_DS.sas的程序，用于执行这一任务。程序中运用了名为calc_raw_vars_routine的宏，这个宏是预先编写好的，并且包含多个参数，可能涉及到数据的整合、变量的转换、缺失值处理等。由于这个宏非常复杂，编写者又提供了一个名为calc_raw_vars的包装程序，它的作用是自动计算所有必要的参数，并调用calc_raw_vars_routine执行计算。 2. 可变分箱 分箱（Binning）是将连续变量转换为离散变量的过程，它是信用评分模型中常用的技术之一。在本资源中，提到了一个用于分箱的SPSS脚本，该脚本可以通过SPSS的决策树功能来确定每个变量的箱（组）。分箱操作通常是为了将连续变量划分为几个区间，这样做既可以简化模型，也可以提升模型的稳定性和预测能力。分箱后的数据将用于下一步的证据权重计算。 3. 逻辑回归 逻辑回归是信用评分中常用的统计方法，它特别适用于因变量为二分类的情况。通过逻辑回归，我们可以估计不同特征（自变量）对目标变量（信用好坏）的影响程度和方向。在描述中，虽然没有具体说明逻辑回归的实现细节，但可以推断，在完成上述两个步骤之后，接下来将进行逻辑回归模型的建立和参数估计。逻辑回归模型的输出通常是信用评分卡，其中包含了各个变量的权重，这些权重可以用于计算新的申请者的信用分数。 在整个建模流程中，SAS软件扮演了至关重要的角色。SAS作为一种功能强大的统计分析工具，提供了大量的数据处理和分析功能，非常适合于处理和分析大量金融数据。此外，SAS还支持多种编程语言和数据分析方法，使其成为金融行业中进行信用评分建模的首选工具之一。 综上所述，本资源涵盖了从准备建模数据集到逻辑回归模型建立的整个流程，并突出了SAS在信用评分建模中的关键作用。掌握SAS在信用评分领域的应用，对于金融行业的数据分析人员来说至关重要。"